株式取引に使うLLMエージェント研究の代表6本（FinMem/TradingAgents/FinCon/QuantAgent/HedgeAgents/StockBench）を、単一エージェントの記憶設計からマルチエージェント協調、HFT特化、そして「Buy&Holdに勝てるのか」を問うベンチマークまで横断的に整理します。

AIで個人アプリは作れた。でもGoogle Driveの全アクセス(restricted scope)を選んだせいで、公開に年額$540のCASAセキュリティ評価が毎年必須と判明。撤退までの記録と、初手をdrive.fileで設計すべきだった学び。

RevenueCatで開発者自身の端末にプレミアム権限を無料で付与する手順を実体験から解説。アプリ内のIDタップコピー実装とGrantのDuration設計がポイント。

ディズニー値上げのニュースをきっかけに、以前から気になっていた「ディズニー好き＝恵まれた家庭育ち」説を3つの仮説と4つの論理命題に分解して検証した記録。

証券会社の運用チームを7役割のマルチエージェントLLMで再現したTradingAgents（arXiv:2412.20138）を要約。さらにバックテスト期間の相場とLLM呼び出しコストを追加調査し、「本当に使えるのか、机上の話か」を考察します。

放置で自然に消えるのとは別に、願いが叶ったときに自分で焚き上げて手放す導線を ema に足した。木札が燃える演出のあと完全削除。叶った願いの片付け方の話。

青空文庫やなろう・カクヨムを横書きのまま読むと、本の呼吸が失われる。横書きサイトを縦組みに自動変換して読むAndroidアプリを作って、Google Playで公開した話。

Sakana Fugu の「Fable超え」報道をベンチマークの意味から検算。勝ったのは LiveCodeBench、実務寄りの SWE-Bench Pro では届かず、を1個ずつ仕分けた。